模型量化是降低AI模型计算复杂度、提升推理效率的关键技术，常用于移动端部署与边缘计算场景。以下为PyTorch量化实践指南：
1. 量化原理简述
量化通过减少模型参数的位宽（如FP32→INT8）实现压缩，主要优势包括：
- 显存占用降低75% 📦
- 推理速度提升2-3倍 ⏱️
- 能耗减少50%+ 🔋
⚠️ 量化会带来精度损失，需通过量化校准与训练增强鲁棒性
2. 常见量化方法
| 方法类型 | 适用场景 | 量化粒度 |
|---|---|---|
| Post-training Quantization | 静态量化 | 模型层/权重 |
| Quantization-Aware Training | 动态量化 | 全局参数 |
| Mixed Precision Quantization | 混合精度 | 部分权重/激活值 |
模型量化流程
3. 实现步骤
# 示例代码：使用torch.quantization进行量化
import torch
model = torch.load("model.pth")
model.eval()
# 构建量化配置
quantization_config = torch.quantization.get_default_config("resnet18")
quantization_config.set_activation_post_training_quantization(True)
# 应用量化
torch.quantization.quantize_model(model, quantization_config)
model.save("quantized_model.pth")
4. 注意事项
- 使用
torch.quantization.prepare进行量化前校准 ⚙️ - 需要足够的校准数据集 📊
- 注意硬件支持（如GPU/NPU的量化算子） 📱
- 可通过
torch.quantization.QConfig自定义量化配置
5. 扩展阅读
如需深入了解模型优化技术，可参考：
/ai_tutorials/pytorch_model_optimization
或探索深度学习基础概念：
/ai_tutorials/deep_learning_introduction